65、《构建高效的瘦客户端计算环境:关键要点与实践指南》

《构建高效的瘦客户端计算环境:关键要点与实践指南》

1. 瘦客户端计算环境概述

瘦客户端计算环境是一种将计算资源集中管理的模式,具有构建稳健、可靠且可扩展的特点。通过部署 Windows 2000/Windows 2003 Server 和 MetaFrame,能够实现应用管理的集中化,减少桌面软件的安装,降低维护成本。

2. 核心组件介绍
  • Windows 终端服务 :是实现远程桌面连接和多用户会话的基础服务,为用户提供了在服务器上运行应用程序的能力。
  • Citrix MetaFrame 访问套件 :对 Windows 终端服务进行了增强,提供了更强大的功能,如负载管理、应用发布等。其软件产品丰富,能满足不同企业的需求。
3. 网络设计要点
  • 局域网(LAN)
    • 访问与安全 :LAN 访问模块是连接用户与服务器的重要环节,但也存在安全风险,如 LAN 访问安全暴露问题。需要合理配置 LAN 访问/分布模块和交换机,确保网络安全。
    • 硬件与介质 :不同地区和部门的 LAN 硬件需求不同,如 CME 公司各分部的硬件配置。同时,要根据实际情况选择合适的 LAN 媒体,如光纤、以太网等。
    • 网络层次 :LAN 设备分为不同层次,如 Layer 1、Layer 2 和 Lay
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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